PENGELOMPOKAN KOMENTAR PENGGUNA JKN MOBILE MENGGUNAKAN METODE K-MEDOIDS

Abstrak

Aplikasi JKN Mobile menjadi salah satu platform penting yang digunakan oleh masyarakat dalam mengakses layanan kesehatan di Indonesia. Seiring bertambahnya jumlah pengguna, komentar atau umpan balik yang diberikan oleh pengguna semakin beragam. Analisis terhadap komentar ini penting dilakukan untuk mengidentifikasi masalah yang sering dihadapi pengguna, memahami kebutuhan mereka, dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komentar pengguna JKN Mobile menggunakan metode K-Medoids. Proses pengelompokan dilakukan dengan terlebih dahulu membersihkan dan memproses data teks agar siap untuk dianalisis. Setelah itu, diterapkan algoritma K-Medoids dengan penentuan jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow. Hasil pengelompokan menunjukkan adanya beberapa kelompok komentar seperti tanggapan positif terhadap aplikasi, permintaan fitur tambahan, dan saran untuk peningkatan layanan. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pengelola aplikasi JKN Mobile dalam memahami kebutuhan dan keluhan pengguna dengan lebih baik, sehingga dapat dilakukan perbaikan layanan secara tepat sasaran. Implementasi pengelompokan komentar ini memberikan insight yang berguna untuk pengembangan aplikasi yang lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna.